###Indroucción: La calidad del cafĆ© varĆa en todo el mundo debido a una combinación de factores que incluyen el clima, el suelo, las prĆ”cticas de cultivo y el procesamiento. Cada región productora de cafĆ© tiene caracterĆsticas Ćŗnicas que influyen en el sabor, el aroma y las propiedades organolĆ©pticas de la bebida final. Desde los sabores afrutados y cĆtricos de los cafĆ©s africanos hasta los perfiles mĆ”s terrosos y chocolatosos de los cafĆ©s sudamericanos, la diversidad en la calidad del cafĆ© refleja la riqueza de los diferentes entornos de cultivo y las tĆ©cnicas utilizadas por los productores. Los consumidores y amantes del cafĆ© buscan explorar estas variaciones para descubrir nuevos perfiles y apreciar la singularidad de cada origen cafetero.
library(readr)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)
library(DT)
library(quarto)
library(tidyverse)
library(ggthemes)
coffee_data <- read.csv("C:/Users/PC/Desktop/Proyecto, tarea 2/coffee-quality.csv")
## Desarrollo, Tabla DT
#| label: datatable
#| warning: false
# Tabla de datos
# Leer el archivo coffee-quality.csv
coffee_data <- read.csv(
"C:/Users/PC/Desktop/Proyecto, tarea 2/coffee-quality.csv"
)
# Crear la tabla interactiva con el paquete DT
datatable(coffee_data[, c("Country_of_Origin", "Variety", "Color", "Altitude", "Total_Cup_Points")],
options = list(pageLength = 10, lengthMenu = c(10, 20, 50)),
filter = "top")
ggplotly(
ggplot(coffee_data, aes(x = Total_Cup_Points)) +
geom_histogram() +
labs(title = "Distribución de Total_Cup_Points",
x = "Total_Cup_Points",
y = "Frecuencia") +
geom_density(adjust = 1)
)
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
ggplotly(
ggplot(coffee_data, aes(x = Altitude, y = Total_Cup_Points)) +
geom_point() +
labs(title = "Altitude vs Total_Cup_Points",
x = "Altitude",
y = "Total_Cup_Points") +
geom_smooth(method = "lm")
)
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
## Warning: Removed 1 rows containing non-finite values (`stat_smooth()`).
ggplotly(
ggplot(coffee_data, aes(x = Color, y = Total_Cup_Points)) +
geom_boxplot() +
labs(title = "Total_Cup_Points por Color",
x = "Color",
y = "Total_Cup_Points") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
)